論文の概要: Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20771v1
- Date: Sat, 25 May 2024 12:47:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-09 16:28:54.667894
- Title: Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルに対するブラックボックスメンバーシップ推論攻撃に向けて
- Authors: Jingwei Li, Jing Dong, Tianxing He, Jingzhao Zhang,
- Abstract要約: まず,既存のMIA法を著作権保護に適用する際の限界を同定する。
モデルの内部U-netへのアクセスを必要とせずに動作する新しいブラックボックスメンバーシップ推論手法を提案する。
次に、より包括的な評価を行うために、DALL-E生成データセットを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.23161244284985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying whether an artwork was used to train a diffusion model is an important research topic, given the rising popularity of AI-generated art and the associated copyright concerns. The work approaches this problem from the membership inference attack (MIA) perspective. We first identify the limitations of applying existing MIA methods for copyright protection: the required access of internal U-nets and the choice of non-member datasets for evaluation. To address the above problems, we introduce a novel black-box membership inference attack method that operates without needing access to the model's internal U-net. We then construct a DALL-E generated dataset for a more comprehensive evaluation. We validate our method across various setups, and our experimental results outperform previous works.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルのトレーニングにアートワークが使用されたかどうかを特定することは、AI生成アートの普及と関連する著作権問題を考えると、重要な研究トピックである。
この研究は、メンバーシップ推論攻撃(MIA)の観点からこの問題にアプローチする。
まず,既存のMIA手法を著作権保護に適用することの限界,すなわち,内部U-netの要求されたアクセスと非メンバーデータセットの選択を識別する。
上記の問題に対処するため、モデルの内部U-netへのアクセスを必要とせずに動作する新しいブラックボックスメンバーシップ推論攻撃手法を提案する。
次に、より包括的な評価を行うために、DALL-E生成データセットを構築する。
提案手法を様々な設定で検証し,実験結果が従来よりも優れていたことを実証した。
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